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Speech Command 语音分类
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剩余奖金 ¥ 1,081
报名参赛
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大赛简介
这个数据集为语音命令识别（speech command），识别12个类别的语音，包括10种语音命令、静音以及其他语音的。数据集包含了超过2万多的语音文件。
参赛须知
参赛时间: 本次竞赛无时间限制，长期有效开放
参赛方式
- 方式一：
- 在线查看样例根据FlyAI样例模版实现算法并使用云端免费GPU进行模型训练获得最终成绩得分
- 方式二：
- 下载FlyAI样例模版进行本地调试并提交到云端使用免费GPU进行模型训练获得最终成绩得分，在本地进行代码调试的教程请查看[文档中心]
参赛选手说明
- 参赛人员身份信息需保证真实、有效，大赛主办方仅将个人信息用于赛事数据授权及颁奖使用
- 欢迎海内外的在校学生，算法工程师和所有AI爱好者参与
- 本次竞赛报名形式：以个人形式本地提交作品线上审核，并且以最终提交算法得分作为唯一有效成绩
- 在比赛截止日期前，团队中成绩最高分作为本团队的最终成绩
- 报名成功后请加入FlyAI竞赛交流群，一起学习进步！重要通知也将在群内发布，不要错过哦
比赛作品说明
- 最终比赛成绩以排行榜显示排名为准
- 根据作品提交时间先后顺序进行人工审核，审核合格后提交至排行榜
- 禁止使用外部链接下载代码替换本项目代码
- 提交的代码具备可解释性并且其它开源框架可复现
- 所有相似代码将一律不通过审核！！情况多次出现者封号处理
- 如有发现利用非正常手段作弊行为，奖金一律不发放。之前所获得奖金金额官方有权收回，情节严重者封号处理
- 提交代码即视为阅读并同意以上比赛作品说明
大赛奖项设置
奖项说明:
| 奖项设置 | 获奖人数 | 奖金额度说明(按最终得分评判) |
|---|---|---|
| FlyAI挑战奖 | 所有挑战者 | 奖金获取标准：60<Score<=100 按照得分比例获取奖金池金额 |
| 新框架奖励 | 所有人 | 项目中首次使用排行榜中未出现的新框架搭建模型，可获得60FAI币额外积分奖励 |
备注:
- 通过更新排行榜获取奖金，与原排行榜冠军得分差值越大，所获奖金比例越高
- 按照所有挑战者提交作品时间先后，后台审核作品并更新到排行榜中， 【Score】未达奖金获取标准可显示在排行榜中，但无法获取奖金
- 奖金额度获取评判指标说明：【BOUNS】表示奖金池总额度；【Score】表示模型得分；【BU_N】表示第n位达到奖金获取标准并更新排行榜后所获得的奖金总额度
- 提交离线训练，系统自动评判模型Score。奖金获取额度计算公式如下：
赛事主题和数据说明
赛题描述
通过迭代自己的算法模型并提交训练，获取奖金池高额奖金。小提示：抢先更新算法排行榜，有更大机会获取高额奖金哦
数据来源
数据描述
由于需要提交代码作品在云端进行训练，参赛数据集不对外开放。仅提供调试数据，可通过使用本地调试的方式获取调试数据集。本地调试和提交指南请查看[文档中心]
字段说明：
| 文件名 | 字段名称 | 字段类型 | 备注 |
|---|---|---|---|
| wav | string | 不为空 | 语音文件 |
| label | string | 不为空 | 类别 |
参考文献：
评审标准
算法输入输出格式
输入字段： wav,
输出字段： label,
评审指标说明
- 准确率（Accuracy）：对于给定的测试数据集，预测正确的样本数与实际总样本数之比
- True，表示预测正确的样本数数量
- Total Number of Samples，表示实际总样本数数量
- 计算公式如下：
比赛常见问题说明
Q:比赛使用什么框架？
- 比赛支持常用的机器学习和深度学习框架，比如TensorFlow，PyTorch，Keras，Scikit-learn、MXNet、PaddlePaddle等。
Q:怎么参加比赛，需不需要提交CSV文件？
- FlyAI竞赛平台提供免费云端GPU资源，报名后可以使用自己熟练的框架，修改main.py中的网络结构和processor.py中的数据处理；仅部分赛题支持CSV方式提交，请仔细阅读参赛方式相关内容。
Q:比赛排行榜分数怎么得到的？
- 参加项目竞赛必须实现 model.py 中的predict_all方法。系统通过该方法，调用模型得出评分。
展开
- 竞赛排行榜
- 奖金记录
- 讨论($vue{comment_count})
超过 60分 的成绩会在48小时内更新到排行榜，不要着急哦！
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模型得分为97，本次获得实时奖励奖金为184元
2020-08-05 15:12:25
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模型得分为96.42，本次获得实时奖励奖金为390元
2020-08-05 15:09:27
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模型得分为95.1，本次获得实时奖励奖金为8元
2019-09-09 15:27:49
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模型得分为95.07，本次获得实时奖励奖金为258元
2019-09-09 11:31:54
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模型得分为94.12，本次获得实时奖励奖金为18元
2019-07-01 11:43:39
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模型得分为94.05，本次获得实时奖励奖金为215元
2019-06-24 11:09:00
- 善假于物
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模型得分为93.2，本次获得实时奖励奖金为117元
2019-04-03 18:23:23
- 梯度下降
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模型得分为92.71，本次获得实时奖励奖金为1789元
2019-03-23 21:21:41
- 陈睿智
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模型得分为8.74，本次获得实时奖励奖金为10元
2019-03-23 20:00:12
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模型得分为81.15，本次获得实时奖励奖金为940元
2019-03-20 15:32:23
- 梯度下降
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模型得分为7.77，本次获得实时奖励奖金为10元
2019-03-20 10:48:45